Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)

## Model Prediksi Nilai Panas Tinggi Biobriket Daun Kesambi (Schleichera oleosa)Torrefied
Jemmy Jonson Sula Dethan 1 dan Arlindo U. S. Kette 2
1,2 Fakultas Teknologi Pertanian, Universitas Kristen Artha Wacana 85111 Kupang
1 Email : johnson@ukaw.ac.id
2 Email : arlindo020304kette@gmail.com Submit : 17-05-2024 Revisi : 30-05-2024 Diterima : 04-06-2024

## ABSTRACT
This  research  discusses  the  importance  of  kesambi  leaf  biomass  as  a  renewable  energy source  and  examines  the  potential  of  biobriquettes  as  a  more  sustainable  fuel  alternative compared to traditional wood biomass. In an effort to overcome the limitations of raw biomass, this  research  focuses  on  developing  a  statistical  model  to  predict  the  higher  heating  value (HHV) of kesambi leaf biobriquettes based on adhesive ratio and particle size. Three prediction models, namely Parikh, Yin, and Nhuchhen, were implemented to evaluate the influence of these variables. The results showed that the adhesive ratio and particle size had a significant impact on the HHV of biobriquettes. The developed model is able to provide accurate HHV predictions,  showing  that  optimising  the  adhesive  ratio  and  particle  size  can  improve  the energy efficiency of biobriquettes. Based on the analysis above, the Nhuchhen Model (2012) can be considered the best model because it has a high R2 value and adjusted R2 value (0.93 and 0.87), indicating good accuracy and indicating a lack of fit that is not significant, indicating a good fit. a good model, has quite high precision (12.56), shows good precision, and provides high  and  accurate  HHV  predictions  (29.84  MJ/kg  ±  0.21).  Therefore,  the  Nhuchhen  model provides the best combination of accuracy, suitability, precision, and adequate prediction to be used in predicting the HHV value of kesambi leaf biobriquettes.
Keywords: Biobriquette, Kesambi Leaf,  Higher Heating Value, Model Prediction, Torrefaction.

## ABSTRAK
Penelitian  ini  membahas  pentingnya  biomassa  daun  kesambi  sebagai  sumber  energi terbarukan,  serta  mengkaji  potensi  biobriket  sebagai  alternatif  bahan  bakar  yang  lebih berkelanjutan dibandingkan biomassa kayu tradisional. Dalam upaya mengatasi keterbatasan biomassa  mentah,  penelitian  ini  berfokus  pada  pengembangan  model  statistik  untuk memprediksi  nilai  kalor  yang  lebih  tinggi (Higher  Heating  Value/HHV) dari  biobriket  daun kesambi berdasarkan rasio perekat dan ukuran partikel. Tiga model prediksi, yaitu Parikh, Yin, dan  Nhuchhen,  diimplementasikan  untuk  mengevaluasi  pengaruh  variabel  tersebut.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa rasio perekat dan ukuran partikel memiliki dampak signifikan terhadap HHV biobriket. Model yang dikembangkan mampu memberikan prediksi HHV yang akurat, menunjukkan bahwa optimasi rasio perekat dan ukuran partikel dapat meningkatkan efisiensi energi biobriket. Berdasarkan analisis di atas, maka Model Nhuchhen (2012) dapat dianggap sebagai model terbaik karena mempunyai nilai R2 yang tinggi dan nilai Adjusted R2 (0,93 dan 0,87), menunjukkan akurasi yang baik, menunjukkan kurangnya kecocokan yang tidak  signifikan,  menunjukkan  kecocokan  model  yang  baik,  memiliki  presisi  cukup  tinggi (12,56), menunjukkan presisi yang baik, dan memberikan prediksi HHV yang tinggi dan akurat (29,84  MJ/kg  ±  0,21).  Oleh  karena  itu,  model  Nhuchhen  memberikan  kombinasi  akurasi, kesesuaian,  presisi,  dan  prediksi  yang  memadai  yang  terbaik  untuk  digunakan  dalam memprediksi nilai HHV biobriket daun kesambi.
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 24
Kata  kunci: Biobriket,  Daun  Kesambi,  Nilai  Kalor  Lebih  Tinggi,  Model  Prediksi; Torefaksi. .

## 1 Pendahuluan
Dunia  menghadapi  tantangan  krusial:  menyeimbangkan  kebutuhan  energi  dengan kelestarian lingkungan. Setelah menjadi sumber energi utama selama ribuan tahun, bahan bakar fosil  dengan  cepat  habis  dan  mengeluarkan  sejumlah  besar  gas  rumah  kaca  yang  sangat merusak iklim (Azni et al., 2023; Perera, 2018; Santos et al., 2022) . Hal ini memerlukan peralihan global menuju alternatif yang lebih bersih dan terbarukan.
Biomassa  merupakan  solusi  yang  menjanjikan.  Hal  ini  menawarkan  keberlanjutan, pembaharuan, dan keramahan lingkungan, dengan potensi untuk mengurangi emisi gas rumah kaca  dan  melestarikan  sumber  daya  lahan.  Namun  biomassa  mentah  memiliki  keterbatasan, antara lain biaya transportasi yang tinggi, kepadatan energi yang rendah, dan kesulitan dalam penggilingan karena ukurannya yang besar, sifat berserat, dan kadar air yang tinggi. Biomassa terutama digunakan dalam teknik konversi kuno, sehingga mengakibatkan inefisiensi energi yang cukup  besar.  Sebagai  konsekuensinya,  terdapat  peningkatan  ketergantungan  pada  biomassa hutan  untuk  mengimbangi  defisit  bahan  bakar  biomassa  kayu.  Praktik  mitigasi  deforestasi berpotensi meningkatkan cadangan karbon di hutan yang ada, sehingga mendorong pengelolaan sumber daya hutan secara berkelanjutan (Ahiduzzaman & Sadrul Islam, 2016) .
Biobriket yang dihasilkan dari biomassa melalui pirolisis termal, menawarkan keuntungan tersendiri. Teknologi ini memiliki sifat dan potensi bahan bakar yang lebih baik, menjadikannya alat  yang  berharga  untuk  mencapai  masa  depan  energi  ramah  lingkungan.  Kemampuan biomassa dapat dimanfaatkan sebagai bahan dasar dalam proses pembuatan briket arang yang efektif  menggantikan  biomassa  kayu.  Penggunaan  biomassa  dengan  cara  ini  tidak  hanya menyediakan  sumber  bahan  baku  alternatif  tetapi  juga  meningkatkan  nilai  keseluruhan  dari bahan itu sendiri. Hal ini menunjukkan adanya pergeseran ke arah praktik produksi arang yang berkelanjutan,  mendorong  efisiensi  penggunaan  sumber  daya  terbarukan  dan  mengurangi ketergantungan pada biomassa kayu tradisional (Hwangdee et al., 2021) .
Analisis  sangat  penting  untuk  memastikan  kelayakan  dan  potensi  biomassa  sebagai bahan  bakar  berkualitas  tinggi.  Saat  memanfaatkan  biomassa  sebagai  sumber  bahan  bakar, pertimbangan utama adalah nilai kalornya (Saleem, 2022; Sivabalan et al., 2021) . Peningkatan efisiensi pembakaran dapat dicapai melalui berbagai proses, salah satunya melibatkan metode termokimia yang bertujuan untuk meningkatkan HHV biomassa (Acar & Ayanoglu, 2012; Amen et al., 2021; Dirgantara et al., 2019) . Bahan bakar dengan HHV yang lebih tinggi menghasilkan
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
lebih banyak energi, sehingga meningkatkan efisiensi dan efektivitas biaya (Ganesapillai et al., 2023) .  Secara  tradisional,  pengukuran  HHV menggunakan  kalorimeter  bom oksigen  adiabatik (Basu, 2018; Parnthong et al., 2022) . Meskipun metode ini dapat diandalkan, ketergantungannya pada peralatan khusus membuatnya mahal untuk penerapan rutin.
Para peneliti secara aktif mencari pendekatan alternatif untuk memperkirakan nilai kalor yang  lebih  tinggi  (HHV).  Banyak  persamaan  prediksi  telah  dirancang  dengan  menggunakan analisis  proksimat  dan  analisis  akhir  sebagai  landasan.  Persamaan  seperti  itu  sering  kali mengandalkan torrefaction char (HTC- char ), yang memiliki karakteristik serupa dengan biochar (Costa  et  al.,  2019;  Kieseler  et  al.,  2013) .  Produk  briket  yang  menggunakan  arang  berbahan dasar  kulit  nangka  dengan  ukuran  partikel  80  mesh  ini  menunjukkan  Nilai  Pemanasan Tinggi (HHV) sebesar 5404 kkal/kg (Pratiwi et al., 2019) . Penambahan perekat memberikan pengaruh terhadap variabel yang diamati yaitu ketahanan, lama penyalaan, kepadatan, dan kadar air (Kette et al., 2024) . Analisis efisiensi termal kompor gasifikasi mikro menunjukkan bahwa kinerja briket arang 80 mesh sangat sebanding dengan kinerja kayu kering dan arang biasa. Kesamaan ini menunjukkan potensi penggunaan briket sebagai cara efektif untuk mengubah sampah menjadi energi. Selain itu, potensi tersebut juga mencakup konsumsi energi di sentra makanan tradisional. Uraian  ini  menguraikan  ciri-ciri  briket  tongkol  jagung  berdasarkan  komposisinya.  Briket mengandung kadar air 6,68, yang menunjukkan jumlah air yang ada di dalam bahan. Kadar abu diukur pada 4,15, mewakili residu anorganik yang tertinggal setelah pembakaran. Bahan yang mudah menguap, yang terdiri dari gas yang dilepaskan selama pemanasan, menyumbang 11,04 komposisi  briket.  Pada  80,21,  karbon  tetap  merupakan  bagian  terbesar.  Karbon  tetap  adalah bahan karbon padat yang tersisa setelah bahan mudah menguap dihilangkan. Terakhir, nilai kalor briket, yang mengukur jumlah energi panas yang dikeluarkan selama pembakaran per satuan massa,  adalah  5663,5  Kal/g.  Dengan  mempertimbangkan  semua  hal,  pengukuran  ini menjelaskan potensi energi dan karakteristik pembakaran briket tongkol jagung sebagai sumber bahan bakar (Dimyati & Kurniasih, 2020) .
Korelasi yang ada sering kali berfokus pada batu bara (El Hanandeh et al., 2021; Kartal & Özveren, 2022) , biomassa, atau limbah padat perkotaan (Dashti et al., 2021; Sharma Timilsina et al., 2024) , sehingga menyoroti kurangnya model spesifik yang berfokus pada biobriket. Selain itu,  banyak  korelasi  yang  ada  terbatas  pada  bahan  bakar  atau  wilayah  tertentu,  sehingga membatasi penerapannya secara lebih luas. Prediksi yang dilakukan menggunakan persamaan Parikh menghasilkan nilai tertinggi sekitar 29 MJ/kg, sedangkan model Wahid menunjukkan nilai HHV sebesar 25 MJ/kg, dan model Nhuchhen mendekati 20 MJ/kg (J. J. S. Dethan, Haba Bunga,
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 26
et al., 2024). Sebagai perbandingan, sebelum dilakukan torefaksi, nilai kalor pelet tandan kosong kelapa sawit sebesar 15,82 MJ/kg, kemudian meningkat menjadi 18,28 MJ/kg setelah torefaksi dilakukan dengan tanur listrik  (Rani et al., 2020). Nilai kalor yang lebih tinggi (HHV) bervariasi antar sumber biomassa, seperti kayu, kulit kayu, limbah hutan, dan residu pertanian, dengan nilai biasanya berkisar antara 17 hingga 21 MJ/kg untuk kayu kering dan 19 hingga 23 MJ/kg untuk kulit kayu, lebih rendah dibandingkan arang yang berkisar antara 29 hingga 33 MJ/kg, sehingga mempengaruhi efisiensi produksi energi dan menekankan pentingnya memahami komposisi dan struktur  biomassa untuk  pemanfaatan  bahan  bakar  yang  optimal  (Esteves  et  al.,  2023).  Pelet cangkang  bunga  matahari  HHV  20,1  MJ/kg,  pelet  kayu  19,8  MJ/kg,  briket  jerami  15,6  -  16,0 MJ/kg, serpihan hutan 14,8 MJ/kg (Górnicki et al., 2020). Hasil pengujian menunjukkan bahwa wood pellet berbahan dasar kirinyuh memiliki nilai kalor tertinggi (18,52 MJ/kg), sedangkan wood pellet berbahan kirinyuh memiliki nilai terendah (17,60 MJ/kg) (Hajad et al., 2023).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  model  Parikh,  Yin  dan  Nhuchhen  untuk memperkirakan  nilai  kalor  yang  lebih  tinggi  (HHV)  dari  biobriket  daun  kesambi  dengan mempertimbangkan  rasio  perekat  dan  ukuran  partikel.  Model  ini  bertujuan  untuk  memberikan akurasi  dan  generalisasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  saat  ini  yang menggunakan analisis proksimat dan analisis akhir.
Keberhasilan  pengembangan  model  seperti  ini  akan  memberikan  kontribusi  yang signifikan  terhadap  kemajuan  produksi  biobriket  yang  efisien  dan  berkelanjutan.  Dengan memprediksi  HHV  secara  akurat  berdasarkan  parameter  yang  tersedia,  model  ini  dapat mengoptimalkan  rasio  perekat  dan  ukuran  partikel  untuk  mendapatkan  nilai  kalor  maksimum ( Musabbikhah et al., 2019) , memandu pengembangan biobriket yang hemat biaya dan ramah lingkungan,  serta  memfasilitasi  adopsi  biobriket  yang  lebih  luas  sebagai  biobriket  yang  layak. sumber  energi  alternatif (Callejón-Ferre  et  al.,  2009) ,  dan  meningkatkan  efisiensi  dan keberlanjutan sektor energi berbasis biobriket secara keseluruhan (Kujawska et al., 2023; Mari Selvam  &  Balasubramanian,  2023) .  Oleh  karena  itu,  upaya  ini  mengisi  kesenjangan  penting dalam upaya mencapai alternatif energi yang berkelanjutan dan bersih. Model yang dibuat dapat secara  signifikan  mempengaruhi  pembuatan  dan  penerapan  biobriket,  sehingga  memajukan masa depan yang lebih berkelanjutan.

## 2 Bahan dan Metode
Penelitian  dilakukan  di  Laboratorium  Biosains  Universitas  Nusa  Cendana  dan Laboratorium Ilmu Eksakta Universitas Kristen Artha Wacana, menggunakan Design Expert 13
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
(J. Dethan & Lalel, 2024). Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah daun kesambi yang telah ditorefaksi pada suhu torefaksi 300°C dan lama torefaksi 20 menit  (J. J. S. Dethan, Bale- Therik, et al., 2024), perekat tapioka dan bahan untuk analisis kimia. Peralatan penelitian meliputi alat cetak briket (hidrolik), disc mill, tyller sieve , timbangan analitik, stopwatch , dan peralatan uji laboratorium.  Penelitian dirancang menggunakan pemodelan respon permukaan kuadrat dalam desain eksperimental Central Composite Design (CCD) dengan Respone Surface Methodology (RSM) untuk menghitung koefisien regresi polinomial derajat kedua. Dua variabel diperiksa dalam penelitian ini: Ukuran partikel (mesh), diwakili oleh variabel X 1, dan rasio perekat (%), diwakili oleh variabel X 2.
Pengacakan menggunakan RSM CCD menghasilkan rasio perekat tapioka bervariasi dari 3 hingga 17 sehubungan dengan jumlah daun kesambi pada setiap kombinasi perlakuan yang diperiksa, dan ukuran partikel daun kesambi berkisar antara 12 mesh hingga 70 mesh. Briket dibuat  dengan  terlebih  dahulu  mencampurkan  air  dan  perekat  tapioka  dengan  perbandingan berat/volume  1:8,  kemudian  campuran  tersebut  direbus  hingga mengental.  Kemudian  dengan menggunakan alat cetak hidrolik, bahan perekat yang dihasilkan dicampur dengan daun kesambi dan dicetak menjadi briket dengan diameter 4 cm dan tinggi  8 cm. Setelah itu briket dijemur di bawah sinar matahari selama sepuluh hari.
Parameter  kualitas  biobriket  menggunakan  standar  ASTM.  Kesesuaian  model  dinilai dengan  uji  ketidaksesuaian  dan  koefisien  determinasi.  Tabel  1  menunjukkan running Design Expert 13 yang menghasilkan 13 kombinasi perlakuan acak.
Tabel 1. Parameter respon dari penelitian sebelumnya Std Run X 1 X 2 Abu VM FC 2 1 40 3 3,48 13,63 77,50 7 2 60 15 1,75 16,99 73,83 13 3 12 10 3,02 15,06 78,28 9 4 70 10 1,65 15,82 77,86 8 5 20 15 2,54 14,54 77,28 4 6 20 5 3,28 14,61 76,49 5 7 60 5 2,87 14,20 79,30 1 8 40 10 2,16 15,25 78,58 3 9 40 10 2,14 14,37 79,15 12 10 40 17 2,31 16,11 73,11 6 11 40 10 2,56 14,42 79,37 11 12 40 10 2,84 14,22 78,44 10 13 40 10 2,12 14,25 77,55

## Desain Percobaan
Tiga  model  empiris  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  kalor  yang  lebih  tinggi  (HHV) menggunakan informasi yang diberikan di Tabel 1. Persamaan (1) dari (Parikh et al., 2005), (2)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 28
dari (Yin, 2011), dan (3) dari (Nhuchhen & Abdul Salam, 2012) didasarkan pada substansi FC, VM, dan Ash.
HHV = - 0,0078 x Abu + 0,1559 x VM + 0,353 x FC (1) HHV = 0,2521 x FC + 0,1905 x VM (2) HHV = - 0,0022 x FC / VM + 0,1625 x VM + 0,0075 x Abu + 0,3451 x FC (3)

## 3 Hasil dan Pembahasan
Hasil  optimasi  HHV  pada  ketiga  model  berdasarkan  kandungan  air,  abu,  bahan  mudah menguap dan karbon tetap disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Respon model Std  Run  X 1 X 2 HHV (Parikh et al., 2005) HHV (Yin, 2011) HHV (Nhuchhen & Abdul Salam, 2012) 2 1 40 3 29.46 22.13 28.97 7 2 60  15 28.7 21.85 28.24 13 3 12  10 29.96 22.6 29.47 9 4 70  10 29.94 22.64 29.44 8 5 20  15 29.53 22.25 29.04 4 6 20 5 29.25 22.07 28.78 5 7 60 5 30.18 22.69 29.68 1 8 40  10 30.1 22.72 29.6 3 9 40  10 30.16 22.69 29.65 12 10 40  17 28.3 21.5 27.86 6 11 40  10 30.25 22.76 29.74 11 12 40  10 29.88 22.48 29.39 10 13 40  10 29.58 22.27 29.08
Uji kesesuaian statistik pada Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai F untuk parameter respon ini memadai, yang menunjukkan bahwa kesesuaian model secara keseluruhan adalah signifikan. Selain itu, nilai R 2 yang mengukur proporsi varians data yang dijelaskan oleh model mendekati 1. Nilai R 2 yang tinggi ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat memprediksi parameter respon dengan baik. Selain itu, perbedaan antara nilai R 2 yang diprediksi dan nilai R 2 yang disesuaikan, yang  idealnya  kurang  dari  0,2,  berada dalam  kisaran  yang dapat  diterima,  yang menunjukkan bahwa model tersebut tidak melakukan overfitting pada data, dapat digeneralisasikan terhadap data  baru.  Selain  itu,  nilai Adeq  Precision untuk  parameter  respon  ini  melebihi  4,  yang menunjukkan  bahwa  rasio signal-to-noise memadai  untuk  membuat  prediksi  dan  dapat memperkirakan  parameter  respon  dengan  akurat.  Kurangnya  ketidaksesuaian  yang  signifikan secara statistik menyiratkan bahwa model tersebut dapat menjelaskan variabilitas data.
Tabel 3. Hasil statistik fit dari ketiga model yang diuji
Sumber (Parikh et al., 2005) (Yin, 2011) (Nhuchhen, 2012) Model 17.50 12.63 17.21 penting R² 0,93 0,90 0,93 penting R² yang disesuaikan 0,87 0,83 0,87 penting
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
Prediksi R² 0,85 0,81 0,85 penting Presisi yang memadai 12.66 10.50 12.56 penting Kurangnya Kesesuaian 0,13 0,01 0,11 tidak signifikan

## Model Respon
Model kuadrat diwakili oleh persamaan berikut:
HHV = 29,99 + 0,01 X 1 - 0,36 X 2 - 0,44 X 1 X 2 - 0,02 X 1 2 - 0,57 X 2 2 model parikh  (4) HHV = 22,58 + 0,03 X 1 - 0,19 X 2 - 0,26 X 1 X 2 - 0,02 X 1 2 - 0,39 X 2 2 model yin (5)
HHV = 29,49 + 0,01 X 1 - 0,34 X 2 - 0,43 X 1 X 2 - 0,02 X 1 2 - 0,54 X 2 2 model nhuchhen  (6)
Rasio  perekat  yang  lebih  kecil  dan  partikel  yang  semakin  halus  (meningkatkan ukuran mata  jaring)  dikaitkan  dengan  peningkatan  responivitas  model,  menurut  analisis  visual  pada Gambar 1, 2, dan 3. Dengan rasio perekat 7,37% dan ukuran partikel 60 mesh, diperoleh hasil respon terbaik yang menghasilkan nilai respon sebagai berikut: HHV sebesar 29,71 (MJ/kg) untuk model  (Parikh  et  al.,  2005),  HHV  sebesar  22,48  (MJ/kg)  untuk  model  (Yin,  2011),  dan  HHV sebesar 29,84 (MJ/kg) untuk model (Nhuchhen & Abdul Salam, 2012).
Gambar 1. Plot permukaan model Parikh
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                    Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024 https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 30
Gambar 2. Plot permukaan model Yin
Gambar 3. Plot permukaan model Nhucchen
Keakuratan model dapat dinilai dengan membandingkan data penelitian yang sebenarnya dengan nilai yang diprediksi oleh model. Gambar 5, 6, dan 7 menggambarkan perbandingan ini, dengan nilai  aktual  direpresentasikan  dalam  kotak dan nilai  prediksi  dalam  bentuk  garis  linier. Distribusi tersebut menunjukkan bahwa nilai-nilai penelitian yang sebenarnya tersebar di seluruh wilayah,  ada  yang  selaras  dan  ada  yang  lebih  jauh.  Distribusi  tersebut  menunjukkan  nilai  R 2 sebesar 0,95, yang menunjukkan kinerja model yang kuat. Nilai R 2 yang lebih tinggi, mendekati 1, menunjukkan kecocokan model yang lebih baik. Namun perlu dicatat bahwa banyak nilai aktual yang sangat berbeda dari nilai prediksi.
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
Gambar 4. Respon aktual dengan nilai respon yang diprediksi model Parikh
Gambar 5. Respon aktual dengan nilai respon yang diprediksi model Yin
http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt                                    Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024 https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 32
Gambar 6. Respon aktual dengan nilai respon yang diprediksi model Nhuchhen
Berdasarkan hasil verifikasi parameter respon, model menghasilkan HHV  (Parikh et al., 2005)  29,71  (MJ/kg)±0,21,  HHV  (Yin,  2011)  22,48  (MJ/kg)±0,16,  dan  HHV  (Nhuchhen,  2012) 29,84 (MJ/kg)±0,21. Interval prediksi (PI) 95% dan interval kepercayaan (CI) 95% berada dalam rentang  nilai  parameter  respon  HHV  dan  ketiga  model  dapat  digunakan  untuk  meramalkan parameter  respon  karena  hasil  pengujian  model  berada  dalam  rentang  prediksi.  Model  Parikh dan Nhuchhen menunjukkan nilai R² dan R² yang disesuaikan yang lebih tinggi (0.93 dan 0.87) dibandingkan dengan model Yin (0.90 dan 0.83). Semua model menunjukkan lack of fit yang tidak signifikan, menunjukkan bahwa ketiga model cocok dengan  data. Model Parikh dan Nhuchhen memiliki nilai Adequate Precision yang lebih tinggi (12.66 dan 12.56) dibandingkan dengan model Yin (10.50). Model Parikh dan Nhuchhen memberikan prediksi HHV yang lebih tinggi dan serupa (29.71 MJ/kg ± 0.21 dan 29.84 MJ/kg  ± 0.21) dibandingkan dengan model Yin (22.48 MJ/kg ± 0.16). Semua model berada dalam rentang prediksi dan kepercayaan yang memadai.
Berdasarkan  analisis  di  atas,  Model  Nhuchhen  (2012)  dapat  dianggap  sebagai  model terbaik  karena  memiliki  nilai  R²  dan  R²  yang  disesuaikan  yang  tinggi  (0.93  dan  0.87), menunjukkan  akurasi  yang  baik,  menunjukkan  lack  of  fit  yang  tidak  signifikan,  menunjukkan kecocokan  model  yang  baik,  memiliki  Adequate  Precision  yang  tinggi  (12.56),  menunjukkan presisi yang baik, memberikan prediksi HHV yang tinggi dan akurat (29.84 MJ/kg ± 0.21). Oleh karena itu, model Nhuchhen memberikan kombinasi terbaik dari akurasi, kecocokan, presisi, dan prediksi yang memadai untuk digunakan dalam memprediksi nilai HHV biobriket daun kesambi.
Fungsi  keinginan  (Gambar.  7),  dasar  optimasi  adalah  persamaan  regresi.  Fungsi keinginan  ( desirability  function )  pada  Gambar  7  digunakan  untuk  mengoptimalkan  parameter
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 33
proses  guna  mencapai  hasil  yang  diinginkan  berdasarkan  model  yang  telah  dibuat.  Fungsi keinginan  membantu  menentukan  kombinasi  optimal  dari  rasio  perekat  dan  ukuran  serbuk kesambi  yang  menghasilkan  nilai  HHV  tertinggi  untuk  biobriket.  Fungsi  ini  menggabungkan berbagai  respon  (seperti  HHV  dari  model  Parikh,  Yin,  dan  Nhuchhen)  menjadi  satu  metrik desirability yang berkisar antara 0 (respon tidak diinginkan) hingga 1 (respon sangat diinginkan). Nilai desirability yang lebih tinggi menunjukkan bahwa kombinasi parameter tersebut mendekati hasil yang optimal sesuai dengan tujuan penelitian. Dengan demikian,  Gambar 7 menunjukkan tingkat  desirability  dari  model-model  tersebut,  membantu  dalam  memahami  dan  memilih parameter proses terbaik untuk menghasilkan briket bio dengan nilai kalori yang tinggi.
Kriteria in-range digunakan untuk menentukan kriteria variabel masukan. Kriteria variabel respon adalah sebagai berikut: HHV seluruh model menggunakan kriteria in-range; abu dengan kriteria minimal; FC dengan kriteria maksimal. Dengan menggunakan kriteria yang masuk akal, tingkat kepentingan ditetapkan untuk setiap persamaan regresi respon. Kondisi optimal optimum ditentukan dengan mengambil nilai gabungan keinginan yang paling tinggi.
Gambar 7. Keinginan model

## 4 Kesimpulan
Rasio  perekat  dan  ukuran  partikel  mempunyai  dampak  signifikan  terhadap  nilai  kalor biobriket daun kesambi. Ketiga model Parikh, Yin dan Nhuchhen secara akurat memperkirakan nilai kalor (HHV) yang lebih tinggi untuk biobriket berdasarkan variabel-variabel ini. Model Parikh dan Nhuchhen menunjukkan nilai R² dan R² yang disesuaikan yang lebih tinggi (0.93 dan 0.87)
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 34
dibandingkan dengan model Yin (0.90 dan 0.83). Semua model menunjukkan lack of fit yang tidak signifikan, menunjukkan bahwa ketiga model cocok dengan data. Model Parikh dan Nhuchhen memiliki nilai Adequate Precision yang lebih tinggi (12.66 dan 12.56) dibandingkan dengan model Yin (10.50). Model Parikh dan Nhuchhen memberikan prediksi HHV yang lebih tinggi dan serupa (29.71 MJ/kg ± 0.21 dan 29.84 MJ/kg ± 0.21) dibandingkan dengan model Yin (22.48 MJ/kg ± 0.16). Semua model berada dalam rentang prediksi dan kepercayaan yang memadai.

## Daftar Pustaka
Acar, S., & Ayanoglu, A. (2012). Determination of higher heating values (HHVs) of biomass fuels. Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research , 28 (2).
Ahiduzzaman, M., & Sadrul Islam, A. K. M. (2016). Assessment of rice husk briquette fuel use as an alternative source of woodfuel. International Journal of Renewable Energy Research , 6 (4). https://doi.org/10.20508/ijrer.v6i4.4854.g6948
Amen, R., Hameed, J., Albashar, G., Kamran, H. W., Hassan Shah, M. U., Zaman, M. K. U., Mukhtar, A., Saqib, S., Ch, S. I.,  Ibrahim, M., Ullah, S., Al-Sehemi, A. G., Ahmad, S. R., Klemeš, J. J., Bokhari, A., & Asif, S. (2021). Modelling the higher heating value of municipal solid waste for assessment of waste-to-energy potential: A sustainable case study. Journal of Cleaner Production , 287 . https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.125575
Azni, M. A., Md Khalid, R., Hasran, U. A., & Kamarudin, S. K. (2023). Review of the Effects of Fossil  Fuels  and  the  Need  for a  Hydrogen  Fuel  Cell  Policy  in  Malaysia.  In Sustainability (Switzerland) (Vol. 15, Issue 5). https://doi.org/10.3390/su15054033
Basu, P. (2018). Biomass gasification, pyrolysis and torrefaction: Practical design and theory. In Biomass  Gasification,  Pyrolysis  and  Torrefaction:  Practical  Design  and  Theory . https://doi.org/10.1016/C2016-0-04056-1
Callejón-Ferre, A. J., López-Martínez, J. A., & López-Martínez, J. A. (2009). Briquettes of plant remains  from  the  greenhouses  of  Almería  (Spain). Spanish  Journal  of  Agricultural Research , 7 (3). https://doi.org/10.5424/sjar/2009073-437
Costa, E. V. S., Pereira, M. P. de C. F., da Silva, C. M. S., Pereira, B. L. C., Rocha, M. F. V., & Carneiro, A. de C. O. (2019). Torrefied briquettes of sugar cane bagasse and eucalyptus. Revista Arvore , 43 (1). https://doi.org/10.1590/1806-90882019000100001
Dashti, A., Noush abadi, A. S., Asadi, J., Raji, M., Chofreh, A. G., Klemeš, J. J., & Mohammadi, A. H. (2021). Review of higher heating value of municipal solid waste based on analysis and smart modelling. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 151 . https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111591
Dethan, J. J. S., Bale-Therik, J. F., Telupere, F. M. S., Lalel, H. J. D., & Adisasmito, S. (2024).
Characteristics
of kesambi leaf
torrefaction
biomass . 050016.
https://doi.org/10.1063/5.0193717
Dethan, J. J. S., Haba Bunga, F. J., Ledo, M. E. S., & Abineno, J. C. (2024). Characteristics of Residence  Time  of  the  Torrefaction  Process  on  the  Results  of  Pruning  Kesambi  Trees. Jurnal  Teknik  Pertanian  Lampung  (Journal  of  Agricultural  Engineering) , 13 (1),  102. https://doi.org/10.23960/jtep-l.v13i1.102-113
Jurnal Pertanian Terpadu 12(1): 23-34, Juni 2024                           http://ojs.stiperkutim.ac.id/index.php/jpt ISSN 2549-7383 (online)                                                                          https://doi.org/10.36084/jpt..v8i2.273 ISSN 2354-7251 (print)
Dethan, J., & Lalel, H. (2024). Optimization of Particle Size of Torrefied Kesambi Leaf and Binder Ratio on the Quality of Biobriquettes. Journal of Sustainable Development of Energy, Water and Environment Systems , 12 (1), 1 –21. https://doi.org/10.13044/j.sdewes.d12.0490
Dimyati, T. T., & Kurniasih, D. (2020). Financial analysis of establishing micro industry of corn cobs  briquettes  in  Majalengka  Regency. International  Journal  of  Renewable  Energy Research , 10 (1). https://doi.org/10.20508/ijrer.v10i1.10382.g7856
Dirgantara, M., Kristian, N., Karelius, & Karelius. (2019). Evaluasi Prediksi Nilai Higher Heating Value  (HHV)  Biomassa  Berdasarkan  Analisis  Ultimate. Jurnal  Jejaring  Matematika  Dan Sains , 1 (2). https://doi.org/10.36873/jjms.v1i2.218
El Hanandeh, A., Albalasmeh, A., & Gharaibeh, M. (2021). Effect of pyrolysis temperature and biomass  particle  size  on  the  heating  value  of  biocoal  and  optimization  using  response surface
methodology. Biomass and Bioenergy , 151 . https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2021.106163
Esteves, B., Sen, U., & Pereira, H. (2023). Influence of Chemical Composition on Heating Value of  Biomass:  A  Review  and  Bibliometric  Analysis.  In Energies (Vol.  16,  Issue  10). https://doi.org/10.3390/en16104226
Ganesapillai, M., Mehta, R., Tiwari, A., Sinha, A., Bakshi, H. S., Chellappa, V., & Drewnowski, J. (2023). Waste to energy: A review of biochar production with emphasis on mathematical modelling and its applications.
In Heliyon (Vol. 9, Issue 4).
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14873
Górnicki, K., Kaleta, A., & Winiczenko, R. (2020). Estimating the higher heating value of forest and agricultural
biomass. E3S
Web of Conferences , 154 . https://doi.org/10.1051/e3sconf/202015401002
Hajad,  M.,  Harianto,  S.,  Karyadi,  J.  N.  W.,  Mastur,  A.  I.,  Prayoga,  M.  K.,  Khomaen,  H.  S., Faustine, E., Nainggolan, I.,  Majid, F. A., Syahputra, M. H., & Adipradana, G. A. (2023). Potential and Characteristic of Biomass Pellet from Tea Plantation Wastes as Renewable Energy Alternative. Jurnal Teknik Pertanian Lampung (Journal of Agricultural Engineering) , 12 (3). https://doi.org/10.23960/jtep-l.v12i3.619-631
Hwangdee, P., Jansiri, C., Sudajan, S., & Laloon, K. (2021). Physical Characteristics and Energy Content  of  Biomass  Charcoal  Powder. International  Journal  of  Renewable  Energy Research , 11 (1). https://doi.org/10.20508/ijrer.v11i1.11658.g8122
Kartal, F., & Özveren, U. (2022). Prediction of torrefied biomass properties from raw biomass. Renewable Energy , 182 . https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.10.042
Kette,  A.  U.  S.,  Dethan,  J.  J.  S.,  Bunga,  F.  J.  H.,  Banfatin,  N.,  &  Purwadi,  R.  (2024).  Adding adhesive  on  making  of  waste  bricket  of  eucalyptus  oil  refining. THE  7TH  BIOMEDICAL ENGINEERING’S RECENT PROGRESS IN BIOMATERIALS, DRUGS DEVELOPMENT, AND MEDICAL DEVICES: The 15th Asian Congress on Biotechnology in Conjunction with the  7th  International  Symposium  on  Biomedical  Engineering  (ACB-ISBE  2022) , 3080 . https://doi.org/10.1063/5.0195318
Kieseler, S., Neubauer, Y., & Zobel, N. (2013). Ultimate and proximate correlations for estimating the  higher  heating  value  of  hydrothermal  solids. Energy  and  Fuels , 27 (2). https://doi.org/10.1021/ef301752d
ISSN 2354-7251 (print)
Jpt. Jurnal Pertanian Terpadu, Jilid 12, Nomor 1 | 36
Kujawska,  J.,  Kulisz,  M.,  Oleszczuk,  P.,  &  Cel,  W.  (2023).  Improved  Prediction  of  the  Higher Heating Value of Biomass Using an Artificial Neural Network Model Based on the Selection of Input Parameters. Energies , 16 (10). https://doi.org/10.3390/en16104162
Mari  Selvam,  S.,  &  Balasubramanian,  P.  (2023).  Influence  of  Biomass  Composition  and Microwave Pyrolysis Conditions on Biochar  Yield and its Properties: a Machine Learning Approach. Bioenergy Research , 16 (1). https://doi.org/10.1007/s12155-022-10447-9
Musabbikhah, Saptoadi, H., Subarmono, & Wibisono, M. A. (2019). Analysis and Selection of the  Best  Model  of  Biomass  Briquette  Based  on  Calorific  Value. Journal  of  Physics: Conference Series , 1175 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1175/1/012270
Nhuchhen, D. R., & Abdul Salam, P. (2012). Estimation of higher heating value of biomass from proximate analysis: A new approach. Fuel , 99 . https://doi.org/10.1016/j.fuel.2012.04.015
Parikh,  J.,  Channiwala,  S.  A.,  &  Ghosal,  G.  K.  (2005).  A  correlation  for  calculating  HHV  from proximate analysis of solid fuels. Fuel , 84 (5). https://doi.org/10.1016/j.fuel.2004.10.010
Parnthong, J., Nualyai, S., Kraithong, W., Jiratanachotikul, A., Khemthong, P., Faungnawakij, K., & Kuboon, S. (2022). Higher heating value prediction of hydrochar from sugarcane leaf and giant leucaena wood during hydrothermal carbonization process. Journal of Environmental Chemical Engineering , 10 (6). https://doi.org/10.1016/j.jece.2022.108529
Perera,  F.  (2018).  Pollution  from  fossil-fuel  combustion  is  the  leading  environmental  threat  to global pediatric health and equity: Solutions exist. In International Journal of Environmental Research and Public Health (Vol. 15, Issue 1). https://doi.org/10.3390/ijerph15010016
Pratiwi, Y., Waluyo, J., Widyawidura, W., & Aridito, M. N. (2019). Development of jackfruit peel waste as biomass energy: Case study for traditional food center in Yogyakarta. International Journal of Renewable Energy Research , 9 (4). https://doi.org/10.20508/ijrer.v9i4.10131.g7827
Rani,  I.  T.,  Wahyu,  H.,  Febryano,  I.  G.,  Iryani,  D.  A.,  &  ...  (2020).  Effect  of  torefaction  on  the chemical properties of empty fruit bunch pellets. … Teknik Pertanian … , 9 (1).
Saleem, M. (2022). Possibility of utilizing agriculture biomass as a renewable and sustainable future energy source. In Heliyon (Vol. 8, Issue 2).
https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e08905
Santos, F. D., Ferreira, P. L., & Pedersen, J. S. T. (2022). The Climate Change Challenge: A Review of the Barriers and Solutions to Deliver a Paris Solution. In Climate (Vol. 10, Issue 5). https://doi.org/10.3390/cli10050075
Sharma  Timilsina,  M.,  Sen,  S.,  Uprety,  B.,  Patel,  V.  B.,  Sharma,  P.,  &  Sheth,  P.  N.  (2024). Prediction  of  HHV  of  fuel  by  Machine  learning  Algorithm:  Interpretability  analysis  using Shapley Additive Explanations (SHAP). Fuel , 357 . https://doi.org/10.1016/j.fuel.2023.129573
Sivabalan,  K.,  Hassan,  S.,  Ya,  H.,  &  Pasupuleti,  J.  (2021).  A  review  on  the  characteristic  of biomass and classification of bioenergy through direct combustion and gasification as an alternative  power  supply. Journal  of  Physics:  Conference  Series , 1831 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1831/1/012033
Yin, C. Y. (2011). Prediction of higher heating values of biomass from proximate and ultimate analyses. Fuel , 90 (3). https://doi.org/10.1016/j.fuel.2010.11.031